Uma empresa de ônibus da cidade vem sofrendo uma cerrada concorrência com sua rival, pois nesta cidade não há exclusividade de rotas. Para melhorar seu atendimento e conquistar mais clientes, os gestores decidiram contratar uma empresa para uma grande pesquisa de opinião com seus clientes, descobrindo o perfil, pontos positivos e negativos da empresa, e assim identificar futuras melhorias. Um questionário foi elaborado, foram selecionados por sorteio 5000 clientes que usaram os ônibus da empresa nos últimos seis meses e os dados foram compilados na planilha “pesquisa_onibus”.

Sem dinheiro extra para contratar um analista de dados, a empresa resolveu contratar você como “consultor júnior freelance” para apresentar os resultados aos gestores. Verifique erros de digitação, inconsistências nos dados, pontos faltantes, discrepantes e redija um relatório incluindo tabelas, gráficos e resultados obtidos para apresentar ao final da ‘reunião’ que você foi chamado.

Pré análise dos dados

Para prosseguir com a análise da base de dados mencionada, optei por utilizar o software R, cujo relatório será confeccionado no RMarkdown e apresentado em HTML para que possa manter a interatividade dos gráficos propostos.

Por padrão, apresentarei apenas os resultados, porém caso seja de interesse, é possível verificar todos os códigos utilizados, navegando pelo botão “code”, acima de cada análise. Caso queiram acesso aos dados e códigos, disponibilizei tudo lá no meu Github.

O primeiro passo que vamos seguir é a importação dos dados no R. Com os dados na base, já podemos começar a responder as questões abaixo:

# Carrega a base de dados:
library(readxl)
dados <- read_xlsx("4. pesquisa_onibus.xlsx")

1. Quantos dados perdidos há em cada variável? O percentual de dados perdidos em relação ao total é aceitável?

library(tidyverse) # Suite de pacotes para manipulação, análise e visualização
library(kableExtra) # Trabalha com tabelas HTML

# Utiliza o map para verificar quantos registros NA's existem em cada variável. Depois gera tabela para apresentar os valores:
dados %>%
  map_df(function(x) sum(is.na(x))) %>%
  gather(Coluna, Ausentes) %>% 
  mutate(Percentual = paste0(formatC(Ausentes/nrow(dados)*100, format = "f", digits = 2), "%")) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Coluna Ausentes Percentual
Sexo 7 0.14%
Frequencia 9 0.18%
Conforto 7 0.14%
Rota 4 0.08%
Tipo 6 0.12%
Pontualidade 9 0.18%
Renda 4 0.08%
Duracao 7 0.14%
Idade 6 0.12%
Volumes 9 0.18%

Podemos verificar que em todas as variáveis disponíveis no banco de dados, existem valores ausentes, porém em nenhuma das variáveis apresentadas, os valores ausentes chegam a representar 1% da massa de dados, logo pode-se afirmar que o percentual de dados ausentes é aceitável, portanto iremos retirar tais registros da análise.

2. Quantos e quais são os erros de registro nas variáveis? O que vocês acham que precisa ser feito para diminuir tais erros nas próximas pesquisas?

Os itens abaixo serão utilizados para responder as perguntas 2 e 3. Cada item corresponde à uma variável.

  • Variável “Sexo”:
dados %>% 
  group_by(Sexo) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Sexo Quantidade
Criança 1
Fe 4
Fem 5
Femi 5
Femin 3
Feminino 2264
Ma 9
Mas 4
Masc 9
Mascu 4
Masculino 2685
NA 7

Observa-se alguns erros na grafia do Sexo. Para isso, utilizaremos uma função que irá corrigir cada registro errado. Para o registro com Sexo = Criança, iremos excluí-lo da análise.

dados <- dados %>% 
  mutate(Sexo = recode(Sexo, "Fe" = "Feminino", 
                       "Fem" = "Feminino", 
                       "Femi" = "Feminino", 
                       "Femin" = "Feminino",
                       "Ma" = "Masculino", 
                       "Mas" = "Masculino", 
                       "Masc" = "Masculino", 
                       "Mascu" = "Masculino"))
dados %>% 
  group_by(Sexo) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Sexo Quantidade
Criança 1
Feminino 2281
Masculino 2711
NA 7

Observa-se, que todas as inconsistências de grafia foram corrigidas, apenas os registros nulo e “criança” serão excluídos.

  • Variável “Frequencia”:
dados %>% 
  group_by(Frequencia) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Frequencia Quantidade
Diário 1
Ev 1
Even 3
Eventual 495
Me 5
Men 3
Mens 1
Mensa 4
Mensal 1747
Se 5
Sem 3
Sema 7
Seman 5
Semanal 2711
NA 9

Observa-se alguns erros na grafia da variável Para isso, utilizaremos uma função que irá corrigir cada registro errado.

dados <- dados %>% 
  mutate(Frequencia = recode(Frequencia, "Ev" = "Eventual", 
                             "Even" = "Eventual", 
                             "Me" = "Mensal", 
                             "Men" = "Mensal",
                             "Mens" = "Mensal", 
                             "Mensa" = "Mensal", 
                             "Se" = "Semanal", 
                             "Sem" = "Semanal", 
                             "Sema" = "Semanal",
                             "Seman" = "Semanal"))
dados %>% 
  group_by(Frequencia) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Frequencia Quantidade
Diário 1
Eventual 499
Mensal 1760
Semanal 2731
NA 9

Observa-se, que todas as inconsistências de grafia foram corrigidas, apenas os registros nulo e “Diário” serão excluídos.

  • Variável “Conforto”:
dados %>% 
  group_by(Conforto) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Conforto Quantidade
Ac 3
Ace 2
Acei 4
Aceit 2
Aceitável 974
Bom 1
Excelente 234
Ir 4
Irr 5
Irre 5
Irreg 2
Irregular 2271
Pé 3
Pés 4
Péss 7
Péssi 3
Péssimo 1469
NA 7

Observa-se alguns erros na grafia da variável Para isso, utilizaremos uma função que irá corrigir cada registro errado.

dados <- dados %>% 
  mutate(Conforto = recode(Conforto, "Ac" = "Aceitável", 
                           "Ace" = "Aceitável", 
                           "Acei" = "Aceitável", 
                           "Aceit" = "Aceitável",
                           "Ir" = "Irregular", 
                           "Irr" = "Irregular", 
                           "Irre" = "Irregular", 
                           "Irreg" = "Irregular", 
                           "Pé" = "Péssimo",
                           "Pés" = "Péssimo", 
                           "Péss" = "Péssimo", 
                           "Péssi" = "Péssimo"))
dados %>% 
  group_by(Conforto) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Conforto Quantidade
Aceitável 985
Bom 1
Excelente 234
Irregular 2287
Péssimo 1486
NA 7

Observa-se, que todas as inconsistências de grafia foram corrigidas, apenas os registros nulo e “Bom” serão excluídos.

  • Variável “Rota”:
dados %>% 
  group_by(Rota) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Rota Quantidade
Car 1
Cara 6
Caram 1
Carambola 1242
Go 2
Goi 2
Goia 5
Goian 2
Goianésia 1256
Ji 3
Jil 4
Jilo 2
Jiloz 2
Jilozinho 975
Madureira 1
Pa 5
Par 4
Para 1
Paranaval 1482
NA 4

Observa-se alguns erros na grafia da variável Para isso, utilizaremos uma função que irá corrigir cada registro errado.

dados <- dados %>% 
  mutate(Rota = recode(Rota, "Car"="Carambola", 
                       "Cara"="Carambola", 
                       "Caram"="Carambola", 
                       "Go"="Goianésia", 
                       "Goi"="Goianésia", 
                       "Goia"="Goianésia", 
                       "Goian"="Goianésia", 
                       "Ji"="Jilozinho", 
                       "Jil"="Jilozinho", 
                       "Jilo"="Jilozinho", 
                       "Jiloz"="Jilozinho", 
                       "Pa"="Paranaval", 
                       "Par"="Paranaval", 
                       "Para"="Paranaval"))
dados %>% 
  group_by(Rota) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Rota Quantidade
Carambola 1250
Goianésia 1267
Jilozinho 986
Madureira 1
Paranaval 1492
NA 4

Observa-se, que todas as inconsistências de grafia foram corrigidas, apenas os registros nulo e “Madureira” serão excluídos.

  • Variável “Tipo”:
dados %>% 
  group_by(Tipo) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Tipo Quantidade
Di 5
Dir 4
Dire 1
Diret 1
Direto 1754
Excursão 1
Le 3
Lei 2
Leito 989
Pa 6
Par 8
Para 3
Parad 8
Parador 1721
Sem 2
Semi- 2
Semi-direto 484
NA 6

Observa-se alguns erros na grafia da variável Para isso, utilizaremos uma função que irá corrigir cada registro errado.

dados <- dados %>% 
  mutate(Tipo = recode(Tipo, "Di"="Direto", 
                       "Dir"="Direto", 
                       "Dire"="Direto", 
                       "Diret"="Direto", 
                       "Le"="Leito", 
                       "Lei"="Leito", 
                       "Pa"="Parador", 
                       "Par"="Parador", 
                       "Para"="Parador", 
                       "Parad" = "Parador", 
                       "Sem"="Semi-direto", 
                       "Semi-"="Semi-direto"))
dados %>% 
  group_by(Tipo) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Tipo Quantidade
Direto 1765
Excursão 1
Leito 994
Parador 1746
Semi-direto 488
NA 6

Observa-se, que todas as inconsistências de grafia foram corrigidas, apenas os registros nulo e “Excursão” serão excluídos.

  • Variável “Pontualidade”:
dados %>% 
  group_by(Pontualidade) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Pontualidade Quantidade
Ac 1
Ace 4
Aceitável 787
Ex 2
Exce 1
Excelente 219
Ir 1
Irr 8
Irre 10
Irreg 4
Irregular 2126
Pé 4
Péss 2
Péssi 5
Péssima 1816
Ruim 1
NA 9

Observa-se alguns erros na grafia da variável Para isso, utilizaremos uma função que irá corrigir cada registro errado.

dados <- dados %>% 
  mutate(Pontualidade = recode(Pontualidade, "Ac"="Aceitável", 
                               "Ace"="Aceitável", 
                               "Ex"="Excelente", 
                               "Exce"="Excelente", 
                               "Ir"="Irregular", 
                               "Irr"="Irregular", 
                               "Irre"="Irregular", 
                               "Irreg"="Irregular", 
                               "Pé"="Péssima", 
                               "Péss"="Péssima", 
                               "Péssi"="Péssima"))
dados %>% 
  group_by(Pontualidade) %>%
  summarise(Quantidade=n()) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Pontualidade Quantidade
Aceitável 792
Excelente 222
Irregular 2149
Péssima 1827
Ruim 1
NA 9

Observa-se, que todas as inconsistências de grafia foram corrigidas, apenas os registros nulo e “Ruim” serão excluídos.

  • Variáveis “Renda”, “Duração”, “Idade” e “Volumes”:
dados %>% 
  select(Renda, Duracao, Idade, Volumes) %>% 
  summary()
##      Renda          Duracao           Idade         Volumes      
##  Min.   :-5.77   Min.   :  1.10   Min.   : 3.2   Min.   : 0.000  
##  1st Qu.: 4.75   1st Qu.: 12.00   1st Qu.:28.0   1st Qu.: 1.000  
##  Median : 5.71   Median : 22.00   Median :35.0   Median : 1.000  
##  Mean   : 6.57   Mean   : 24.67   Mean   :35.2   Mean   : 1.795  
##  3rd Qu.: 7.12   3rd Qu.: 33.00   3rd Qu.:42.0   3rd Qu.: 3.000  
##  Max.   :53.64   Max.   :174.00   Max.   :85.0   Max.   :42.000  
##  NA's   :4       NA's   :7        NA's   :6      NA's   :9

Observa-se que a variável renda possui um valor negativo. Na variável duração um valor com casas decimais, em Idade valor inferior a 18 e Volume com valor discrepante igual a 42.

Verificamos vários problemas nos registros de cada variável, a sugestão para que as próximas informações venham sem estes erros, é implementar formulários de pesquisa padrão, limitando o usuário a selecionar as opções disponíveis em tela. Isso minimizaria consideravelmente os erros encontrados.

3. Alguns dados incorretos (fora do padrão) foram colocados na tabela. Quais foram identificados?

Foram apresentados no item acima.

4. Retirando todas as linhas com dados perdidos e dados incorretos, quantos registos teremos para prosseguir com a análise?

Os erros de grafia já foram corrigidos nos passos acima. Resta fazer agora apenas os filtros dos valores discrepantes que foram encontrados. No código a seguir fazemos estes filtros e removemos os registros nulos.

df_aj <- dados %>% 
  filter(Renda>0, 
         Duracao>1.1, 
         Idade>3.2, 
         Volumes<42, 
         Volumes != 7.5, 
         Sexo != "Criança", 
         Frequencia != "Diário", 
         Conforto != "Bom", 
         Rota != "Madureira", 
         Tipo != "Excursão", 
         Pontualidade != "Ruim") %>% 
  na.omit


x <- data.frame(registros = c(nrow(df_aj), nrow(dados)), base = c("Final", "Inicial"))

library(plotly) # Pacote para confecção dos gráficos:

p <- plot_ly(x, x=~base, y=~registros, type = "bar") %>% 
  layout(title = 'Quantidade de registros por tipo de base')
p

Após a limpeza realizada na base, ficamos com 4.921 registros!

Faça um resumo relatando o perfil do cliente da empresa de ônibus:

1. Existe preponderância de algum dos sexos entre os clientes da empresa de ônibus?

Para isso, vamos gerar uma gráfico de setores, com a distribuição de mulheres e homens:

# Prepara a base para o gráfico
graf <- df_aj %>% 
  group_by(Sexo) %>% 
  summarise(Freq = n()) 

# Gera o gráfico
p <- plot_ly(graf, labels = ~Sexo, values = ~Freq, type = 'pie') %>% 
    layout(title = 'Distribuição da variável Sexo')
p

Podemos verificar que, dentre o volume de dados analisados, 54,4% (2.676) dos indivíduos são do Sexo Masculino, enquanto os 45,6% (2.245) restantes são Mulheres. Portanto, apesar de não haver diferença tão expressiva, a quantidade de clientes homens da empresa é superior à quantidade de mulheres.

2. Os clientes da empresa são predominantemente habituais, ou usam o serviço esporadicamente apenas?

Vamos começar fazendo um gráfico de colunas com a distribuição da variável “Frequência”:

# Prepara a base para o gráfico
graf <- df_aj %>% 
  group_by(Frequencia) %>% 
  summarise(Freq = n()) %>% 
  mutate(R_Freq = Freq/sum(Freq)) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(Perc = paste0(formatC(R_Freq*100, digits = 2, format = "f"), "%"))

# Gera o gráfico
p <- plot_ly(graf, x = ~Frequencia, y = ~Freq, type = 'bar', text = ~Perc) %>% 
    layout(title = 'Distribuição da variável Frequência')
p

Verificamos que a grande maioria dos clientes (54,74%) possuem o hábito de viajarem semanalmente, 35,26% viajam mansalmente e apenas 10% viajam esporadicamente.

Mas apenas uma análise crua da variável, não traz informações suficientes para tomada de decisões. E se verificarmos a frequência de viagens por sexo?

# Prepara base para o gráfico
graf <- df_aj %>% 
  group_by(Frequencia, Sexo) %>% 
  summarise(Freq = n()) %>% 
  spread(key = Sexo, value = Freq) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(r_fem = paste0(formatC(Feminino/sum(Feminino)*100, digits = 2, format = "f"), "%"),
         r_masc = paste0(formatC(Masculino/sum(Masculino)*100, digits = 2, format = "f"), "%"))

# Gera o gráfico
p <- plot_ly(graf, x = ~Frequencia, y = ~Masculino, type = 'bar', name = "Masculino", text = ~r_masc) %>% 
  add_trace(y = ~Feminino, name = "Feminino", text = ~r_fem) %>% 
  layout(title = 'Distribuição da variável Frequência por Sexo', yaxis = list(title = ""))
p

Quando verificamos o hábito de viagem por Sexo, podemos perceber que as mulheres possuem o hábito de realizar viagens com maior frequência, sendo que 69,09% das mulheres viajam semanalmente, enquanto 42,71% dos homens possuem o mesmo hábito.

O cenário inverte quando se analisa as viagem mensais, enquanto 42,86% dos homens viajam mensalmente apenas 26,19% das mulheres possuem este hábito.

Cenário semelhante também para as pessoas que viajam esporadicamente. Dentre os homens, 14,42% possuem este perfil e dentre as mulheres 4,72%.

3. A empresa comprou novos ônibus há um ano, cuida religiosamente de sua manutenção, e por isso crê que os clientes os acham confortáveis. Os dados confirmam isso?

Primeiramente, vamos criar um gráfico com a distribuição da variável “Conforto”

# Cria vetores para ordenação dos dados
ordem_conforto <- c("Péssimo", "Irregular", "Aceitável", "Excelente")
ordem_frequencia <- c("Semanal", "Mensal", "Eventual")

# Prepara a base para o gráfico
graf <- df_aj %>% 
  group_by(Conforto) %>% 
  summarise(Freq = n()) %>% 
  mutate(R_Freq = Freq/sum(Freq)) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(Perc = paste0(formatC(R_Freq*100, digits = 2, format = "f"), "%"),
         Conforto = factor(Conforto, levels = ordem_conforto)) %>% 
  arrange(Conforto) # ordena

# Cria paleta de cores:
pal <- c("#d68080", "#d6c080", "#c0d680", "#80d680")

# Gera o gráfico
p <- plot_ly(graf, x = ~Conforto, y = ~Freq, type = 'bar', text = ~Perc, color = ~Conforto, colors = pal) %>% 
    layout(title = 'Distribuição da variável Conforto')
p

Podemos verificar que a grande maioria dos usuários (45,93%), classificaram o conforto dos ônibus como Irregular. 29,69% classificaram como Péssimo, 19,69% como Aceitável e apenas 4,69% como Excelente.

Essa informação contraria a suspeita da empresa de que, em geral, os usuários achariam que os ônibus são confortáveis.

Se cruzarmos a informação de Conforto dos usuários com Frequência de viagens e Sexo, podemos ter outros insights (vide gráfico a seguir), como por exemplo:

  • Clientes com hábito de viagens mais constante, tende a achar o conforto dos ônibus pior;
  • Clientes do sexo feminino possuem uma relação de notas “ruins” maior que homens, independente da frequência;
  • Homens que viajam eventualmente, geralmente acham o conforto Aceitável ou Excelente;
# Ajusta a base de dados:
graf <- df_aj %>% 
  group_by(Conforto, Frequencia, Sexo) %>% 
  summarise(Freq = n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(Conforto = factor(Conforto, levels = ordem_conforto),
         Frequencia = factor(Frequencia, levels = ordem_frequencia)) %>% 
  arrange(Conforto, Frequencia)

# Gera o gráfico
p1 <- graf %>% 
  filter(Sexo == "Feminino") %>% 
  plot_ly(x = ~Frequencia, y = ~Freq, color = ~Conforto, type = 'bar', legendgroup = ~Conforto, showlegend = F, colors = pal) %>% 
  layout(xaxis = list(title = "Feminino"))
  
p2 <- graf %>% 
  filter(Sexo == "Masculino") %>% 
  plot_ly(x = ~Frequencia, y = ~Freq, color = ~Conforto, type = 'bar', legendgroup = ~Conforto, colors = pal) %>% 
  layout(xaxis = list(title = "Masculino"))

p <- subplot(p1,p2,shareY = T, titleX = T, shareX = T, margin = 0.05)
p

4. Qual é o destino mais procurado pelos clientes?

Vamos montar uma simples tabela de frequência para responder essa pergunta. Podemos verificar que o volume de viagens para as quatro rotas apresentadas é bem parecido. Destaca-se Paranaval, que possui quase 30% das viagens e Jilozinho, que possui 19,69% das viagens.

# Ajusta a base de dados:
df_aj %>% 
  group_by(Rota) %>% 
  summarise(Quantidade = n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(Percentual = paste0(formatC(Quantidade/sum(Quantidade)*100, digits = 2, format = "f"), "%")) %>% 
  ungroup() %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Rota Quantidade Percentual
Carambola 1227 24.93%
Goianésia 1255 25.50%
Jilozinho 969 19.69%
Paranaval 1470 29.87%

5. Os ônibus novos mencionados na questão anterior são “executivos”, o que permitiria o seu uso em serviços diretos. Mas, alguns diretores da empresa alegam que isso não é apropriado, pois “a maioria dos clientes” prefere linhas paradoras. Os dados corroboram esta última afirmação?

Vamos novamente criar uma tabela com a distribuição da variável Tipo. Podemos perceber que os dois tipos de ônibus mencionados (direto e parador), possuem quantidade de viagens semelhante. Ambas representam cerca de 70% das viagens.

# Ajusta a base de dados:
df_aj %>% 
  group_by(Tipo) %>% 
  summarise(Quantidade = n()) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(Percentual = paste0(formatC(Quantidade/sum(Quantidade)*100, digits = 2, format = "f"), "%")) %>% 
  ungroup() %>% 
  arrange(desc(Quantidade)) %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Tipo Quantidade Percentual
Direto 1745 35.46%
Parador 1717 34.89%
Leito 982 19.96%
Semi-direto 477 9.69%

6. A empresa orgulha-se de sua reputação de pontualidade. Os clientes concordam?

Podemos verificar no gráfico abaixo que quase 80% dos clientes acham a pontualidade dos ônibus Péssima ou Irregular. Vemos que o orgulho da empresa se baseia apenas em falácias.

# Prepara a base para o gráfico
ordem_pontualidade <- c("Péssima", "Irregular", "Aceitável", "Excelente")

graf <- df_aj %>% 
  group_by(Pontualidade) %>% 
  summarise(Freq = n()) %>% 
  mutate(R_Freq = Freq/sum(Freq)) %>% 
  ungroup() %>% 
  mutate(Perc = paste0(formatC(R_Freq*100, digits = 2, format = "f"), "%"),
         Pontualidade = factor(Pontualidade, levels = ordem_pontualidade)) %>% 
  arrange(Pontualidade) # ordena

# Cria paleta de cores:
pal <- c("#d68080", "#d6c080", "#c0d680", "#80d680")

# Gera o gráfico
p <- plot_ly(graf, labels = ~Pontualidade, values = ~Freq, type = 'pie', marker = list(colors = pal), textinfo = 'label+percent', textposition = 'outside') %>% 
    layout(title = 'Distribuição da variável Pontualidade')
p

7. A empresa, por conta dos investimentos mencionados, pretende ficar apenas com clientes com renda acima de 5 salários mínimos. Os clientes da empresa atendem este requisito?

A forma que os valores estão apresentados, sugerem que os dados estejam apresentados em salários mínimos. Podemos observar no Histograma abaixo que a variável Renda apresenta uma distribuição assimétrica à direita com valores muito altos (acima de 50 salários).

p <- plot_ly(df_aj, x = ~Renda, type = "histogram", histnorm = "probability")%>% 
    layout(title = 'Histograma da variável renda')
p

Pois bem, para nos ajudar a resolver o problema proposto, vamos plotar um histograma acumulado da variável.

Podemos verificar, que cerca de 39% dos clientes da empresa possuem renda de até 5 salários mínimos. Logo, a empresa deve ficar ciente que, caso queira segmentar o perfil de seus clientes para acima de 5 salários mínimo, a mesma deixará de atender 39% da demanda atual.

p <- plot_ly(df_aj, x = ~Renda, type = "histogram", histnorm = "probability", cumulative = list(enabled=TRUE))%>% 
    layout(title = 'Histograma acumulado da variável renda')
p

8. Alguns clientes, no passado, reclamaram muito da duração das viagens. Os dados permitem concluir que a maioria das viagens leva mais de um dia?

df_aj %>% 
  mutate(`Duração` = ifelse(Duracao <= 24, 'Até 1 dia', 'Mais que 1 dia')) %>% 
  group_by(`Duração`) %>% 
  summarise(Quantidade = n()) %>% 
  mutate(Percentual = paste0(formatC(Quantidade/sum(Quantidade)*100, digits = 2, format = "f"), "%")) %>% 
  ungroup() %>% 
  kable(align = "c") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"))
Duração Quantidade Percentual
Até 1 dia 2737 55.62%
Mais que 1 dia 2184 44.38%

Podemos verificar que 55,62% das viagens levam até 1 dia e 44,38% levam mais que 1 dia.

9. Vocês caracterizariam os clientes da empresa como jovens?

Para responder essa questão, vamos utilizar o Box-Plot. Apresentamos a seguir o gráfico com a distribuição de Idade por Sexo. Podemos verificar, em uma análise superficial que as mulheres possuem idade levemente maior que os homens. Pois bem, em relação à pergunta, acredito que podemos sim dizer que os clientes são relativamente jovens, visto que 75% dos homens (3º quartil) possuem até 40 anos e 75% das mulheres até 43 anos.

p <- plot_ly(df_aj, y = ~Idade[Sexo=="Masculino"], type = "box", name = "Masculino") %>% 
  add_trace(y = ~Idade[Sexo=="Feminino"], name = "Feminino") %>% 
  layout(title = 'Box-Plot da variável idade por sexo', yaxis = list(title = "Idade"))
p

10. Os motoristas vivem reclamando que os passageiros parecem “levar a casa junto com eles” quando viajam, pois levam muitos volumes nos bagageiros dos ônibus. Os dados dão razão aos motoristas?

Podemos observar no gráfico abaixo, que 22,7% dos cliente não levam nenhum volume e 31,8% levam apenas 1 volume em suas viagens, logo mais da meta dos passageiros levam até um volume em suas viagens. Tal informação contradiz a afirmação dos motoristas, caso nos limitemos a analisar apenas a quantidade de volumes. Para responder essa questão com mais precisão, deverímos ter informações como peso e dimensões dos volumes, onde teríamos maior assertividade na resposta.

p <- plot_ly(df_aj, x = ~Volumes, type = "histogram", histnorm = "probability")%>% 
    layout(title = 'Histograma da quantidade de volumes levados pelos clientes')
p